混合语义相似度提取下高维重叠数据智能模糊检索算法OA

针对在数据智能检索过程中,单一语义相似度的局限性可能会影响数据相关性的判断,导致检索结果的排序敏感度不高的问题,提出了混合语义相似度提取下高维重叠数据智能模糊检索算法。建立高维重叠数据的信息粒度空间,通过密度聚类与模糊度量,识别出空间中的重叠数据所在的区域,从而在不改变数据结构的前提下,实现高维数据降维。混合均值函数、近似线性化统计、规则方法3种语义相似计算方法,综合分析降维数据的相关性。在最近邻算法的遍历下,按序提取出语义相似度较高的数据信息,生成数据检索列表。算例测试结果表明,该算法所表现出的NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain)指标值平均为0.867,检索结果具有较高的排序敏感度,检索质量更高,具有良好的实践应用前景。